COMPARAÇÃO COM O MODELO DE WEIDEMA E LINDEIJER

Com a finalidade de comparar o modelo proposto com o modelo de Weidema e Lindeijer (2001), que é um modelo internacionalmente aceito, a perda de biodiversidade foi calculada por meio das Equações 1, 3, 4 e 5, sendo que na Equação 4 z é igual a 0,15, conforme orientação dos autores, da mesma forma que a = b = c = 1, na Equação 5.

A Tabela 2 apresenta os números para riqueza de espécies (SR) da floresta tropical entre 1500 e 9000 espécies em 10.000 km². No entanto, foi necessário escolher um valor dentro desta faixa e, portanto, nesta simulação foi escolhido o valor de 3088 espécies, conforme o valor obtido no modelo proposto neste estudo para melhor comparar os modelos. Os valores de Apot e Aexi também foram retirados da Tabela 2.

Desta forma, o valor de perda de de biodiversidade (Qbiod) foi de 193 espécies em 10.000 km², ou 1,9.10-4 _{espécies por hectare. A partir dos cálculos em que foram} utilizadas as equações empíricas e o balanço hídrico, o valor de perda de de biodiversidade foi de 1,2. 10-4 _{espécies por hectare. Utilizando o valor obtido pelo} modelo de Weidema e Lindeijer (2001) como referencial teórico, obteve-se o erro de 36,8% do modelo proposto neste trabalho.

É importante ressaltar que para esta comparação não foi considerada a área transformada, mas apenas o valor de perda de biodiversidade quando ocorre uma transformação do uso da terra do bioma em questão.

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A partir dos dados coletados para o município de Santarém, observa-se que não é possível realizar um estudo comparativo com os resultados obtidos pela metodologia proposta, devido aos seguintes fatores: (i) o cultivo do soja ainda é recente na região Amazônica; (ii) a precipitação pluvial relativa possui pouca variação no período estudado; (iii) os impactos relacionados a redução da precipitação pluvial tem início a partir de cerca de 22% de área transformada.

Uma alternativa seria avaliar uma região maior, pois uma área maior transformada pode fornecer informações mais precisas neste contexto. Desta forma, seria possível avaliar o Estado do Pará, que possui 124.804.200 hectares aproximadamente. Porém, os dados do IBGE indicam que o plantio de soja também teve início recente, como demonstrado na Tabela 12, e o percentual de área transformada para lavoura de soja é de 0,07% da área total, no máximo.

Tabela 12 – Área de plantio de soja no Estado do Pará.

Fonte: IBGE (2012)

Além disso, também há dificuldades na obtenção da precipitação pluvial média anual, principalmente ao avaliar a sua variação regional, visto que o Pará apresenta uma grande discrepância de precipitação pluvial nas suas diferentes regiões. De acordo com Moraes et al. (2005), cerca de 50% da área do Estado do Pará apresenta precipitação anual entre 1900 e 2400 mm e, 40% da área restante apresenta precipitação entre 1350 e 1900 mm. Portanto, mesmo obtendo uma média das chuvas para este Estado, os resultados ainda apresentariam uma grande incerteza.

Diante das dificuldades, a melhor alternativa para avaliar o impacto sobre a biodiversidade, causado pela expansão da lavoura de soja na Amazônia, seria realizar uma estimativa a partir dos dados disponíveis e de um modelo de caracterização, apesar da atual impossibilidade de verificação dos resultados com a real situação.

Ano 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

575 1843 1915 2225 1005 2648 15310 35219 68410 72335 53553 71060 71410 85450

Área plantada (hectares)

Em relação ao modelo de caracterização proposto, ao observar que o número de espécies perdidas resultante dos cálculos é relativamente grande, cabe ressaltar que os valores são proporcionais a grandes áreas transformadas. Porém, a taxa anual de transformação é baixa, conforme demonstram os dados disponíveis. Este fato confirma que um método de estimativa de impactos ambientais ainda é a melhor alternativa para promover tomadas de decisões e garantir proteção à biodiversidade, antes mesmo que estes números possam vir a ser confirmados.

Em relação às incertezas, a Equação 10 fornecida pelo trabalho de Mutke e Barthllott (2005), confere uma incerteza dos dados de número de espécies relativamente grande em função da sua baixa correlação (R² = 0,4246). Da mesma forma, o método de Weidema e Lindeijer (2001) utiliza os dados acerca de espécies de Barthllott et al. (1999), que são genéricos para uma grande área. No entanto, para ambos os casos, são os melhores dados disponíveis até o momento de suas publicações, dentro dos contextos das propostas.

Portanto, avaliar o impacto causado sobre a biodiversidade da Floresta Amazônica decorrente do ciclo de vida do biodiesel de soja, requer um modelo de caracterização que permita realizar estimativas com segurança, a fim de preservar a biodiversidade de maiores danos.

Comparando-se o modelo proposto com o modelo de Weidema e Lindeijer (2001), foi possível observar que os valores obtidos são coerentes e que, portanto, o modelo sugerido neste trabalho pode ser utilizado para avaliação de perda de biodiversidade decorrente da transformação do uso da terra. No entanto, é importante ressaltar que o modelo apresenta limitações, visto que o indicador é baseado apenas em plantas vasculares. Além disso, são necessárias melhorias como a inclusão de outros parâmetros, tais como a escassez e a vulnerabilidade do ecossistema, permitindo, assim, a aproximação dos resultados com a realidade.

CAPÍTULO III – CONCLUSÃO

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Em relação ao problema proposto, pode-se concluir que é evidente que a expansão do biodiesel de soja no Brasil, que está estimulando a abertura de de novas áreas para lavoura de soja na Amazônia, dentre outros fatores que estão contribuindo para o desmatamento da região, causa um impacto significativo na biodiversidade da floresta Amazônica.

Quanto ao modelo de caracterização proposto, observa-se que o resultado do fator de caracterização para perda de de biodiversidade é coerente quando comparado ao modelo de Weidema e Lindeijer (2001), apesar da atual impossibilidade de comparação com a situação real.

Além disso, a comparação com os modelos de Weidema e Lindeijer (2001) e Schmidt (2008), considerando que os trabalhos apresentam escopos diferentes, nota-se que a presente proposta necessita acrescentar outros fatores que possam melhorar a sensibilidade do método, como por exemplo, avaliar a escassez e a vulnerabilidade do sistema, bem como incluir o tempo de recuperação da terra nos cálculos.

Recomenda-se realizar uma comparação mais detalhada com o modelo de Weidema e Lindeijer (2001), bem como realizar aprimoramentos no modelo para que o mesmo possa ser utilizado para outros tipos de transformação do uso da terra. Por exemplo, a avaliação do cultivo de palma na região Amazônica, a fim de considerar a substituição do óleo de soja pelo óleo de palma para a obtenção de biodiesel.

Desta forma, este modelo pode ser considerado uma opção para avaliação de impactos do uso da terra no Brasil com indicadores de biodiversidade, visto que a avaliação da perda da biodiversidade é ainda muito limitada em estudos de avaliação do ciclo de vida, principalmente no Brasil.

7 REFERÊNCIAS

AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS – ANA. Séries Históricas. Dados hidrológicos. Disponível em <http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/protabl.asp?

c=1612&z=t&o=11&i=P>. Acesso em 15 jul. 2012.

BARTHLOTT, W., et al. Terminological and methodological aspects of the mapping and analysis of global biodiversity. Acta Botanica Fennica, v. 162, p. 103-110. 1999.

BERBET, M. L. C. Variação sazonal do albedo e sua influência na mudança do

padrão de chuva, em consequência da conversão da floresta tropical em pastagem. Dissertação de Mestrado.. Programa de Pós-Graduação em

Meteorologia Agrícola. Universidade Federal de Viçosa. Viçosa, MG. 2002.

BEST, G. Biomass fuels and the future. 1997. Disponível em <http://www.fao.org > Acesso em 25 set. 2009.

BRAGA, Benedito et al. Introdução à engenharia ambiental. 2. ed. São Paulo, SP: Pearson Prentice Hall, c2005.

CARDOZO, F. S.; PEREIRA, G.; SILVA, F.B.; SHIMABUKURO, Y.E.; MORAES, E.C. Análise da estimativa da refletância e albedo em áreas alagadas do

Pantanal. Anais 2º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Corumbá, 2009.

Disponível em: < http://www.geopantanal2009.cnptia.embrapa.br/cd/pdf/p138.pdf> Acesso em 26 abr. 2010.

COLTRO, L. (Org.). Avaliação do ciclo de vida como instrumento de gestão. Campinas: CETEA/ITAL, 2007. 75p. ISBN 978-85-7029-083-0

COUTO, D.L.N. Albedo em cerrado sensu stricto como resposta à variação

climática e biológica – conexões com índice de vegetação, estoques de carbono e fluxos de CO2. Dissertação (Mestrado em Geografia Física) - Faculdade

de Filosofia Letras e Ciências Humanas. Universidade de São Paulo. São Paulo,

2009. Disponível em:

www.teses.usp.br/teses/.../DIOGO_LADVOCAT_NEGRAO_COUTO.pdf Acesso em 05 mai. 2010.

FERRARI, R. A.; OLVEIRA, V. S.; SCABIO, A. Biodiesel de soja – Taxa de conversão em ésteres etílicos, caracterização físico-química e consumo em gerador de energia. Química Nova, Vol. 28, Nº 1, p. 19-23, 2005.

FERREIRA, J. A. DA S.; MANZI, A. O.; ESPÍRITO SANTO, C. M. DO.

Comportamento de um modelo hidrológico para a bacia Amazônica utilizando três campos diferentes de climatologia. In: Congresso Brasileiro de Meteorologia,

X, Brasília, DF. Anais, 1998.

FISCH, G.; LEAN, J.; WRIGHT, I. R.; NOBRE, C. A. Simulações climáticas do efeito do desmatamento na região Amazônica: Estudo de um caso em Rondônia. Revista

Brasileira de Meteorologia, v. 12, n. 1, p. 33-48, 1997. (INPE-10153-PRE/5681).

Disponível em: <http://urlib.net/cptec.inpe.br/walmeida/2003/10.15.11.07>. Acesso em: 05 fev. 2010.

GRUPO DE TRABALHO DA SOJA – GTS. Moratória da Soja: 3º Ano do Mapeamento e Monitoramento no Plantio de Soja no Bioma Amazônia. 2010.

______ . Moratória da Soja: 4º Ano do Mapeamento e Monitoramento no Plantio de Soja no Bioma Amazônia. 2011.

ISO. International Organization for Standardization. ISO 14044. Environmental Management – Life Cycle Assessment – Requirements and Guidelines. Geneva, 2006b. 46 p.

KÖLLNER, T. Land Use in Product Lite Cycles and its Consequences for

Ecosystem Quality. PhD thesis Nº 2519, University St. Gallen, 2001.

______ . Land Use in Product Life Cycles and Ecosystem Quality. Frankfurt am

Main: Peter Lang, 2003. 271 p.

LIMA, P.C.S.; LEITÃO, M.M.V.B.R.; AZEVEDO, P.V.; OLIVEIRA, G.M.; ESPÍNOLA SOBRINHO, J.; MOURA, M.S.B.; MENEZES, H.E.A.; PINTO, M.G.C.L. Albedo de

Pastagem e Caatinga. XVI Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, Belo

Horizonte, 2009.

MENDES, D. Suporte meteorológico de superfície para o monitoramento de

precipitação na Amazônia. X Congresso Brasileiro de Meteorologia, Brasília, 1998.

< http://www.cbmet.com/cbm-files/13-01ac6875e5f6941b6724c3a19da6e192.pdf > Acesso em 25 jan. 2010.

MICHELSEN, Ottar. Assessment of land use impact on biodiversity: proposal of a new methodology exemplified with forestry operations in Norway. International

Journal of Life Cycle Assessment, v. 13, n. 1, p. 22-31. 2008.

MILANI, A. et al. O Brasil dos Agrocombustíveis: Impactos das Lavouras sobre

a Terra, o Meio Ambiente e a Sociedade – Soja e Mamona. ONG Repórter Brasil,

2008.

MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA – MME. Balanço Energético Nacional 2009. Ano base 2008. Rio de Janeiro: Empresa de Pesquisa Energética (EPE), 2009.

______ . Balanço Energético Nacional 2011. Ano base 2010. Rio de Janeiro: Empresa de Pesquisa Energética (EPE), 2011.

MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO, ORÇAMENTO E GESTÃO. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Sala de Imprensa: IBGE e Ministério do Meio Ambiente lançam mapas temáticos sobre a Amazônia, 2007a. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/presidencia/noticias/noticia_visualiza.php?

id_noticia=799> Acesso em 02 mai. 2010.

______ . Censo Agropecuário 2006 – resultados preliminares. Rio de Janeiro,

2007b. Disponível em:

<http://www1.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/agropecuaria/censoagro/2006/a gropecuario.pdf> Acesso em 20 ago. 2009.

______ . Indicadores de Desenvolvimento Sustentável. Brasil, 2010. Disponível em:

< http://www1.ibge.gov.br/home/geociencias/recursosnaturais/ids/ids2010.pdf > Acesso em 08 ago. 2010.

______ . Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA. Brasil, 2012. Disponível em:

<http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/protabl.asp?c=1612&z=t&o=11&i=P> Acesso em 15 jul. 2012.

MINISTÉRIO DA CIÊNCIA E TECNOLOGIA. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Dados históricos. Dados meteorológicos de temperatura do ar e da umidade relativa do ar da Plataforma de Coleta de Dados (PCD) Amazônia do

ano de 2009. Disponível em: <

http://satelite.cptec.inpe.br/PCD/historico/passo4.jsp > Acesso em 05 fev. 2010.

MONTALVÃO, E. O setor elétrico e o horário de verão. Consultoria Legislativa do Senado Federal. Coordenação de estudos. Brasília, 2005. Disponível em: < www.senado.gov.br/senado/conleg/textos.../texto19%20-%20edmundo.pdf > Acesso em 17 mai. 2010.

MÜLLER-WENK, R. Universität St. Gallen. Land use the main threat to species:

How to include land use in LCA. St. Gallen, 1998. 45 p.

MUTKE, J.; BARTHLOTT, W (2005) Patterns of vascular plant diversity at

continental to global scales. Biol. Skr 55:521-531. ISSN 0366-3612. ISBN

87-7304-304-4.

NASCIMENTO, T.S.; MASCARENHAS JÚNIOR, T.A. Precipitação na Amazônia:

análise da variação entre as porções Central e Ocidental. XIII Simpósio Brasileiro

de Geografia Física Aplicada. Universidade federal de Viçosa, 2009. Disponível em: <http://www.geo.ufv.br/simposio/simposio/trabalhos/trabalhos_completos/eixo8/063.p df> Acesso em: 17 mai. 2010.

NOBRE, C. A.; SAMPAIO, G.; SALAZAR, L. Mudanças climáticas e Amazônia.

Ciência e Cultura, São Paulo, v. 59, n. 3, p. 22-27, jul.-set. 2007. Disponível em:

<http://cienciaecultura.bvs.br/scielo.php?

script=sci_arttext&pid=S0009-67252007000300012&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 14 nov. 2009.

NOVAK, L. H. e UGAYA, C.M.L. Greenhouse Gas (GHG) inventory in agricultural

land-use: challenges for soybean-based biodiesel in Brazil. In: CILCA 2009. III

International Conference on Life Cycle Assessment of Latin America, 2009, Pucón – Chile. Proceedings of Conference CILCA 2009, 2009.

ODUM, E. P. Ecologia. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 1988.

OLIVEIRA, G. S.; NOBRE, C. A.; COSTA, M. H.; PRAKKI, S.; SOARES-FILHO, B. S.; CARDOSO, M. F. Regional climate change over eastern Amazonia caused by pasture and soybean cropland expansion. Geophysical Research Letters, v. 34, n. L17709, p. doi:10.1029/2007GL030612, September 2007. (INPE-14889-PRE/9803). Disponível em: <http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/09.24.13.05>. Acesso em: 22 nov. 2009.

PACHÊCO, N. A.; BASTOS, T. X. Boletim agrometeorológico 2006 Igarapé - Açu

– Belém, PA : Embrapa Amazônia Oriental, 2007.

PINTO-COELHO, R. M. Fundamentos em ecologia. Porto Alegre: Artmed, 2000.

ROCHA, L. S. DA; UGAYA, C. M. L. Avaliação da perda da biodiversidade

decorrente da conversão da floresta tropical em pastagem. In: II Congresso

Brasileiro em Gestão do Ciclo de Vida, 2010, Florianópolis. Artigos científicos. Editores: Sebastião Roberto Soares et al. - Florianópolis: UFSC: 2010. p.95 – 101. Disponível em: < www.ciclodevida.ufsc.br/congresso/images/acv-2010.pdf >. Acesso em 2 mai. 2012.

SCHMIDT, J. H. Development of LCIA characterization factors for land use impacts on biodiversity. Journal of Cleaner Production, n. 16, p. 1929-42. 2008.

SETAC – Society of Environmental Toxicology and Chemistry. A Conceptual

Framework for Life-Cycle Impact Assessment. 1993.

SILVA, E. Economia Verde – A Bioeconomia. Amazônia a Vista. 2005. Disponível em: <http://www.amazoniaavista.com.br/Noticia.asp?ID=2> Acesso em 14 mar. 2010.

SOUZA, D. M. Proposta de um modelo de caracterização de impactos do uso

da terra, segundo indicadores de biodiversidade, em AICV: cálculo de fatores de caracterização para ecorregiões brasileiras. 2010. Tese de doutorado.

Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental. Florianópolis, 2010.

TUCCI, C. E. M. (Org.). Hidrologia: ciência e aplicação. 4. ed. Porto Alegre: UFRGS-Faculdade de Agronomia, 2009. 943 p. (Coleção ABRH de recursos hídricos,v.4) ISBN 9788570259240.

WEIDEMA, B. P.; LINDEIJER, E. Physical impacts of land use in product life

cycle assessment: Final report of the EURENVIRONLCAGAPS sub-project on land use. Lyngby: Department of Manufacturing Engineering and Management,